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Since the scientific revolution of the 17 th century, the natural sciences have scored astonishing successes by viewing nature as an unchanging machine, a kaleidoscope that generates shifting appearances. ${ }^3$ Searching behind the complex appearances of the night sky, astronomers found a simple geometric system of spheres traveling around the sun in elliptical orbits that are fixed by eternal laws and universal constants. ${ }^4$ The changes in the night sky from dusk to dawn, from day to day and from month to month are clearly visible and yet no changes at all, merely the way the stable planetary system looks from the limited perspective of an earthbound observer.
On the surface of the Earth, pendulums, projectiles and pulleys turned out to be understandable as instances of a single category of mechanical motion. ${ }^5$ All such motion is shaped by the constant force of gravity. Over time, physicists came to realize that an observer has a choice of reference frame and that an object that appears to be in motion within one frame appears to be at rest in another. Hence, motion – a change of place – is not a genuine change, but the way an object appears from certain points of view. Reality is captured in the mathematical equations that specify the translation from one frame of reference to another, and those equations are invariant.
Astronomy and physics are not the only success stories in the search for unchanging regularities. Looking behind the multitude of material substances, each with its own color, melting point, smell, taste, texture, weight and so on, chemists also found a simple system consisting of a short list of building blocks, the atomic elements, and a handful of mechanisms – the co-valent bond, Van der Waals forces – for combining them into larger structures, molecules, that determine the observable properties of material substances. ${ }^6$ A chemical reaction might transform its reactants into very different substances and yet there is no fundamental change, only a rearrangement of the eternal building blocks.
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Sometime during hominid evolution, our species – more precisely, a hominid species in the phylogenetic lineage that eventually produced Homo sapiens came to adopt an uncommon survival strategy. Unlike other animals, they, and hence we, came to rely more on learned skills than on innate dispositions. Certain aspects of human behavior have a genetic basis, but our behavior on a typical day nevertheless consists primarily of actions that we had to practice before we could do them – driving a car, using a telephone, sending e-mail and very few actions that we did not have to learn: smiling, blinking and little else. ${ }^{37}$ Other animals learn as well, but we are more effective learners by far. Even dolphins and chimpanzees, generally regarded as the smartest among animals, cannot match the ease with which a human toddler soaks up new information and acquires new skills. ${ }^{38}$ Most important, we easily learn to use tools and symbols, two keys to the astonishing progress of the naked ape we once were; without stone axes, no space shuttles; without scratches on bone, no mathematics. ${ }^{39}$ We are not merely different from other animals in these respects; we are orders of magnitude different.
The advantage of learned over innate skills lies in the speed of adaptation. Both learning and biological evolution are mechanisms for tracking change in the environment..$^{\circ}$ When the material environment changes, it exerts novel selective pressures on any species that was adapted to that environment, and over time such a species is molded by natural selection to fit the altered environment. The change in the species mirrors the change in the environment, and its phylogenetic lineage records the successive changes. Similarly, when a person confronts changes in a familiar task, he prevails by adapting prior skills to the new circumstances. The change in the skill mirrors the change in the environment, and a person’s learning history records the challenges he has faced throughout life. The similarities notwithstanding, these two mechanisms for tracking change operate at different time scales: Evolution requires tens of thousands of years, often more, to create a new anatomy and its associated lifestyle, while learning operates over much shorter time periods, from minutes to years. Species that rely primarily on innate skills and hence track change at evolutionary rates become extinct eventually, victims of some environmental change that was too rapid for this type of adaptation. Learners, on the other hand, can deal even with rapid change.
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自17世纪的科学革命以来，自然科学已经取得了惊人的成功，因为它把自然看作是一台不变的机器，一个产生变化的万花筒。在夜空复杂的表象背后，天文学家发现了一个简单的几何系统，由球体组成的椭圆轨道围绕太阳运行，这些轨道被永恒的定律和普遍的常数所固定。从黄昏到黎明，从一天到一天，从一个月到另一个月，夜空的变化是清晰可见的，但根本没有变化，只是从一个在地球上的观察者有限的视角来看这个稳定的行星系统的样子。
在地球表面上，钟摆、抛射物和滑轮被证明是可以理解的，它们都是一类机械运动的实例。所有这些运动都是由恒定的重力形成的。随着时间的推移，物理学家逐渐认识到，观察者可以选择参考系，在一个参考系中运动的物体在另一个参考系中似乎是静止的。因此，运动——位置的变化——并不是真正的变化，而是物体从某些观点看来的样子。现实是在数学方程中捕捉到的，这些方程指定了从一个参照系到另一个参照系的转换，这些方程是不变的。
在寻找不变的规律方面，天文学和物理学并不是唯一的成功案例。在众多物质背后，每一种物质都有自己的颜色、熔点、气味、味道、质地、重量等等，化学家们还发现了一个简单的系统，由一小部分组成单元、原子元素和一些机制——共价键、范德华力——组成一个更大的结构、分子，这决定了物质的可观察性质。化学反应可能会把反应物转变成截然不同的物质，但并没有根本的变化，而只是永恒的组成部分的重新排列。
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在人类进化过程中的某个时候，我们这个物种——更准确地说，是在进化谱系中最终产生智人的一个人类物种——采用了一种不寻常的生存策略。与其他动物不同的是，他们，也因此我们，更多地依赖于学习技能，而不是天生的性格。人类行为的某些方面是有遗传基础的，但我们每天的行为主要是由我们在能做之前必须练习的动作组成的——开车、打电话、发电子邮件，以及很少一些我们不需要学习的动作:微笑、眨眼等等。${}^{37}$其他动物也会学习，但到目前为止，我们是更有效的学习者。即使是被普遍认为是动物中最聪明的海豚和黑猩猩，也无法与人类幼儿吸收新信息和获得新技能的容易程度相提并论。最重要的是，我们很容易学会使用工具和符号，这是我们曾经是赤身裸体的猿猴取得惊人进步的两个关键;没有石斧，就没有航天飞机;骨头上没有划痕，就没有数学。{}^{39}我们不仅在这些方面与其他动物不同;我们是数量级上的不同。
习得的技能相对于天生的技能的优势在于适应的速度。学习和生物进化都是追踪环境变化的机制。当物质环境发生变化时，它对任何适应该环境的物种施加了新的选择压力，随着时间的推移，这样的物种被自然选择塑造以适应改变的环境。物种的变化反映了环境的变化，其系统发育谱系记录了这种连续的变化。同样，当一个人在熟悉的任务中遇到变化时，他会通过调整先前的技能来适应新的环境。技能的变化反映了环境的变化，一个人的学习历史记录了他一生中所面临的挑战。尽管有相似之处，这两种追踪变化的机制在不同的时间尺度上运作:进化需要数万年，往往更长，才能创造出新的解剖结构和与之相关的生活方式，而学习的时间要短得多，从几分钟到几年。那些主要依靠先天技能并因此以进化速度跟踪变化的物种最终会灭绝，它们是一些环境变化的受害者，这些变化太快了，无法适应这种类型。另一方面，学习者甚至可以应对快速变化。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
